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票据识别文本检测和识别算法的研究与应用

票据识别文本检测和识别算法的研究与应用

作者：李政北京邮电大学

学位级别：硕士

票据自古以来就是人类记录交易信息的重要凭证。近年来,随着人类交易量的不断增加,尤其是我国经济的飞速发展,对各种类型票据的归类整理已经成为票务部门的重要工作。为了减轻票务部门的劳动压力,通过文本检测和识别相关算法对票据中关... 详细信息

票据自古以来就是人类记录交易信息的重要凭证。近年来,随着人类交易量的不断增加,尤其是我国经济的飞速发展,对各种类型票据的归类整理已经成为票务部门的重要工作。为了减轻票务部门的劳动压力,通过文本检测和识别相关算法对票据中关键信息进行提取的相关研究被提上日程。但由于票据的多样性,以及部分票种存在的印刷模糊、印章覆盖等问题,目前机器对票据关键信息的提取仍然存在相当大的挑战。目前深度学习方法已经广泛应用于场景文字识别工作中。对文本检测和识别相关算法的研究也从传统的基于分割、结构、连通分量等的研究向深度学习领域发展,并进一步演化出端到端的文字识别和先检测文字位置,后识别两种检测方法。对图片中文字先检测文字位置、后识别的方法又被称为两步法。本文将基于两步法,通过具体建立文字检测模型和文字识别模型,探究模型在票据图片识别任务中的应用方法。此外,本文在通用模型的基础上,通过人工标注及数据增强的方式,构建了数量四十万左右的文本条数据,以此支持票据检测场景下文字识别模型的训练。本文的主要工作有以下几个方面:首先基于两步法提出了渐进式扩展网络(PSENet)和卷积循环神经网络结合使用的票据文字识别模型。通过在文字位置检测阶段采用渐进式扩展网络,可以使框选的文字更加准确,更利于卷积循环神经网络(CRNN)的识别工作。其次,在此基础上,对PSENet的模型和参数进行针对不同票据的优化和调试,使其能更好地应用于票据图片识别任务。此外,对CRNN也进行了针对票据文本识别的优化,建立了票据图片识别数据集,在此数据集上对CRNN进行训练得到了能识别更多生僻字、在票据文本识别中有更高准确率的CRNN模型。最后,本文对比了文字检测常用算法在票据中的表现,评估了算法的可行性和优越性,并最终形成系统应用到实际的文字检测工作中。进一步证明了本文算法的有效性和普适性。

关键词： OCR 票据识别渐进式扩展网络循环神经网络深度学习

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双网络模型下的智能医疗票据识别方法

计算机工程与应用 2020年第12期56卷 141-148页

作者：郑祖兵盛冠群谢凯唐新功文畅李长晟长江大学电工电子国家级实验教学示范中心湖北荆州434000 长江大学电子信息学院湖北荆州434023 油气资源与勘探技术教育部重点实验室(长江大学) 武汉430100 长江大学计算机科学学院湖北荆州434023

为了满足医疗行业大量针式票据录入工作的需求,解决传统人工录入方式效率低、精度低的问题,构建了双网络模型下的针式打印字体医疗票据识别方法。传统目标检测网络的参数同时描述了目标的位置与类别信息,其用于大规模定位识别任务时由... 详细信息

为了满足医疗行业大量针式票据录入工作的需求,解决传统人工录入方式效率低、精度低的问题,构建了双网络模型下的针式打印字体医疗票据识别方法。传统目标检测网络的参数同时描述了目标的位置与类别信息,其用于大规模定位识别任务时由于参数量庞大导致网络极难以训练,为解决以上问题,提出了双网络模型方法以联合Faster RCNN与深度卷积神经网络实现票据中字符的定位与识别,双网络将定位与识别分步进行以降低任务的复杂度。实验采用自建票据数据集与字库数据集进行网络训练,利用现场采集的票据验证了算法的有效性,通过测试不同参数下模型的性能来选定最佳参数,并对比分析了该方法与传统方法的识别效果。实际测试表明,识别准确率达95.4%,召回率达92.7%,速度达0.76 s/张。

关键词：深度学习卷积神经网络票据识别票据校正字符识别文本定位

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基于模板与内容分离的票据识别方法

电子测量技术 2023年第6期46卷 122-128页

作者：时瑞蒋三新上海电力大学电子与信息工程学院上海201306

票据的自动识别是票据数据化以及提高票据信息处理能力的重要手段之一。考虑到相同类型票据的规格统一,结构相同以及存在大量重复信息,提出了一种基于模版与内容分离的票据识别方法。该方法通过颜色分割将票据的结构及固有文字提取为模... 详细信息

票据的自动识别是票据数据化以及提高票据信息处理能力的重要手段之一。考虑到相同类型票据的规格统一,结构相同以及存在大量重复信息,提出了一种基于模版与内容分离的票据识别方法。该方法通过颜色分割将票据的结构及固有文字提取为模版,剩余部分作为票据内容。结合改进的孪生神经网络和模板对齐将待测票据模版与模版数据库中已有票据匹配然后重建新的票据。结果表明,与原方法百度OCR相比,该方法在文字检测时间、识别时间分别降低了68%、91.13%,整体预测时间降低了88.62%,达到3.45 s/张。

关键词：票据识别孪生神经网络模板匹配模板对齐 OCR

基于字符分割与新型LENET网络的票据识别算法

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包装工程 2020年第21期41卷 244-250页

作者：晏文仲李光天津科技大学天津300222

目的为加强银行智能办理业务的设备性能,提高票据数字的识别效率,研究一种改进的算法来获得更高的数字识别效果。方法根据银行票据的印刷数字特性进行字符的提取和分割,经过图像采集、降噪、二值化之后使用起点直方图法结合步长法进行... 详细信息

目的为加强银行智能办理业务的设备性能,提高票据数字的识别效率,研究一种改进的算法来获得更高的数字识别效果。方法根据银行票据的印刷数字特性进行字符的提取和分割,经过图像采集、降噪、二值化之后使用起点直方图法结合步长法进行字符的分割,然后使用改进的LENET卷积神经网络用于提取数字特征,进行分类。结果通过实验,结果表明文中提出的方法进行复杂环境下的印刷数字识别,准确率达到95%以上,识别速率为1.169s/张。结论利用新的字符分割算法与改进的LENET神经网络相结合,可以很好地识别干扰强的印刷票据,准确率高。

关键词：票据识别深度学习卷积神经网络字符识别文本定位

支持向量机动态学习方法及其在票据识别中的应用

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北京科技大学学报 2006年第2期28卷 199-202页

作者：陈增照杨扬董才林何秀玲北京科技大学信息工程学院北京1000832 华中师范大学最优控制与离散数学重点实验室武汉430079

介绍了用支持向量机(SVM)进行动态学习训练的方法．解决了在机器学习过程中,训练样本获取比较困难,样本可随外界条件改变而变化的问题．实践证明,使用该方法可以动态跟踪样本的变化,保证 SVM 分类器的最优性能．利用该方法设计的银行票... 详细信息

介绍了用支持向量机(SVM)进行动态学习训练的方法．解决了在机器学习过程中,训练样本获取比较困难,样本可随外界条件改变而变化的问题．实践证明,使用该方法可以动态跟踪样本的变化,保证 SVM 分类器的最优性能．利用该方法设计的银行票据 OCR 系统的实际应用说明了该方法的有效性．

关键词：支持向量机动态学习机器学习手写字符识别票据识别

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银行票据识别系统的研究

银行票据识别系统的研究

作者：杜刚辽宁工业大学

学位级别：硕士

尽管电子票据已经推行很长时间,但其无法完全满足市场成员在现有市场和监管背景下的业务需要,所以纸质票据的存在具有极大必要性。随着社会的快速发展,银行每天都会产生大量票据,若依靠人工完成票据的分类、输入和核对,不仅会浪费大量... 详细信息

尽管电子票据已经推行很长时间,但其无法完全满足市场成员在现有市场和监管背景下的业务需要,所以纸质票据的存在具有极大必要性。随着社会的快速发展,银行每天都会产生大量票据,若依靠人工完成票据的分类、输入和核对,不仅会浪费大量的人力物力,而且容易出错。本文研究和设计了一套为满足银行电子化需求的票据自动识别系统,能够简化流程,提高工作效率,防范金融风险。该银行票据自动识别系统主要包括票据图像预处理,识别单元定位,对票据中的序号、金额、签名和附件章等进行识别和输出。论文主要工作如下:(1)对票据进行预处理。包括:二值化,倾斜校正和去噪。并增加滤色环节,提高后续定位和识别的准确性。(2)票据分类。银行票据种类繁多,如取款凭条、业务凭证、联网核查等。所以本文根据图像大小、版面特征、框线、表头和文本区域对票据通过模板匹配进行分类。在文本区域检测时,采用Haar特征和Adaboost算法来实现。(3)识别单元定位。提出了移动基准点定位算法,有效解决了票据套打时产生的整体偏移问题。(4)字符分割和识别。采用投影法对字符进行分割,用训练后的BP神经网络对字符进行识别,基于RGB颜色模型对附件章进行识别。在VC++2010编程环境下,实现了银行票据自动识别系统。测试结果表明,整体识别率达到91%,每张识别速度低于1秒,可以满足银行票据自动识别的需求。

关键词：文本区域检测移动单元 harr特征票据识别 BP神经网络

基于语义分割的文本检测模型在票据识别中的应用

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基于语义分割的文本检测模型在票据识别中的应用

作者：廖波华中科技大学

学位级别：硕士

文字,作为一种传播信息的载体,其往往包含了丰富的同时也是人们需要的重要信息。自然场景文本识别就是检测识别自然场景中的文本实例,包括车牌、路牌和广告牌等,所以自然场景文本识别在日常生活中有着广泛的应用前景。本文的研究内容就... 详细信息

文字,作为一种传播信息的载体,其往往包含了丰富的同时也是人们需要的重要信息。自然场景文本识别就是检测识别自然场景中的文本实例,包括车牌、路牌和广告牌等,所以自然场景文本识别在日常生活中有着广泛的应用前景。本文的研究内容就是如何准确提取医疗票据图像中文本信息,从而保证后续文本识别的准确性。因为人工录入效率低、成本高,并且录入人员会因疲劳而导致出错,而如果能够使用场景文本检测算法通过机器完成录入票据信息的任务,就可以减轻人力负担且提升工作效率。为了解决医疗票据图像中文本检测的难点,本文在目前文本检测领域中最前沿的神经网络模型—渐进式尺度扩展网络（PSENet）的基础上,提出了一类新的解决方案—多类别渐进式尺度扩展网络（MPSENet）。MPSENet与PSENet的最大的区别在于,MPSENet将PSENet的输出由单类别输出改为多类别输出,这表明MPSENet不仅能够检测文本区域,还能根据文字的颜色字体特征将文本分类检测。本文之所以这样设计模型,是因为医疗票据中的文本可以划分为多种类别（包括印刷文字、印章文字等）,而且不同类别的文字会相互重叠覆盖,因此将这些文字分类检测就能很好的解决上述问题,而且后续处理中也可以将文本实例分类处理,能够降低后续处理的工作量和难度并且提升识别准确率。实验阶段,本文准备了两个中文文本检测数据集用于验证本文提出的方案的可行性,这两个数据集分别是人工合成的自然场景文本检测数据集和我们自己收集标注的医疗票据数据集。最后实验结果表明,MPSENet模型在本文的医疗票据数据集上实现了F-measure为76.00%的检测效果,同时还对比了MPSENet与百度云、旷视科技的商用方案的检测结果,证明了MPSENet的检测效果一定程度上优于这些商用方案的检测效果。

关键词：票据识别场景文本检测深度学习

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基于深度学习的票据识别系统的设计与实现

基于深度学习的票据识别系统的设计与实现

作者：潘杰华中科技大学

学位级别：硕士

随着时代和经济的快速发展,对于一些公司或机构来说,越来越多的发票需要整理,手动录入和人工检索,不仅浪费时间,而且容易出错。人工智能的时代已经来临了,越来越多的工作都可以用人工智能的方式来解决,需要有一种发票自动识别的解决方案... 详细信息

随着时代和经济的快速发展,对于一些公司或机构来说,越来越多的发票需要整理,手动录入和人工检索,不仅浪费时间,而且容易出错。人工智能的时代已经来临了,越来越多的工作都可以用人工智能的方式来解决,需要有一种发票自动识别的解决方案,通过利用OCR技术,批量采集票据上的信息,并输出结构化的数据。与传统的人工录入数据相比,将会大大的减少财务人员的工作量,提升其工作效率。为了实现日常生活中“即拍即得”的票据图像信息识别,主要进行了以下一些工作:使用ResNet以图像分类的方式完成图像方向识别。使用PSENet完成目标文本检测,同时进行了相关的图像标注,数据校验等工作。使用ResNet以图像分类的方式完成特定字段检测。根据原始票据图像制作对应的字体模板库,使用二值图像作为目标图像,使用一些图像处理方法来模拟生成二值文本图像。使用DenseNet,BiLSTM和CTC来设计文本内容识别模型并进行相关的训练和测试过程。使用PyQt5和Flask搭建用户界面,并完成各个系统功能的一体化整合。实现了对日常生活中直接拍摄的票据图像进行识别,票据图像特定字段检测准确率达到了95%以上,各个字段的单项识别率达到了95%左右,总体识别率达到了90%以上。

关键词： OCR 票据识别深度学习

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票据识别技术研究进展

计算机光盘软件与应用 2010年第9期13卷 20-22,34页

作者：林兆宗广东省电力工业学校广州510520 广东电网公司教育培训中心广州510520

本文对银行的票据自动识别技术及其进展进行了论述。主要是票据自动识别系统的构建，包括扫描输入模块和识别模块。介绍OCR在票据自动识别系统中的应用，介绍一些最新票据识别算法，主要是通用票据识别系统中的字符切分方法、基于特征... 详细信息

本文对银行的票据自动识别技术及其进展进行了论述。主要是票据自动识别系统的构建，包括扫描输入模块和识别模块。介绍OCR在票据自动识别系统中的应用，介绍一些最新票据识别算法，主要是通用票据识别系统中的字符切分方法、基于特征线检取的票据识别算法和滴水算法。

关键词：票据识别 OCR 字符切分